import pandas as pd


# 创建DataFrame（表格）
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35],
    '城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)
# DataFrame 是一个二维表格型数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 数据表，
# 是数据分析中最常用的数据结构之一。它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）
print(f"查看表格:\n{df}\n")

# 查看数据
print(f"表格类型:\n{type(df)}\n")
print(f"查看前2行:\n{df.head(2)}\n")  # 查看前几行（默认5行）,head
print(f"表格形状:\n{df.shape}\n")   # 查看表格形状 (行数, 列数),shape
print(f"列名:\n{df.columns}\n") # 查看列名,columns

# 数据选择
print(f"姓名:\n{df[['姓名']]}\n") # 选择一列
print(f"姓名和年龄:\n{df[['姓名','年龄']]}\n") # 选择多列
print(f"第一行:\n{df.loc[[0]]}\n") # 选择一行（按标签）,loc[n]
print(f"第一行和第二行:\n{df.iloc[0:2]}\n")  # 选择多行（按位置）,iloc[a:b]

# 数据筛选
print(f"年龄大于28:\n{df[df['年龄']>28]}\n")  # 筛选年龄大于28的行

# 数据排序
print(f"按年龄降序:\n{df.sort_values(by='年龄', ascending=False)}\n")  # 按年龄降序排序，sort_values

# 数据统计
print(f"平均年龄:\n{df['年龄'].mean()}\n")    # 计算平均年龄
print(f"统计摘要:\n{df.describe()}\n")        # 生成统计摘要describe

# 缺失值处理
df = df.fillna(0)           # 填充缺失值，填充DataFrame
df = df.dropna()            # 删除包含缺失值的行













